Diagnóstico del glaucoma en imágenes digitales de fondo de ojo

Abstract

El glaucoma es una enfermedad causada por la neurodegeneración del nervio óptico que conduce a la ceguera. Debido a que la revitalización de las fibras nerviosas degeneradas del nervio óptico es imposible, la detección temprana de la enfermedad es esencial para limitar su progresión. El análisis manual de imágenes oftalmológicas requiere mucho tiempo y la precisión depende de la experiencia de los profesionales. De esta forma el análisis automático de imágenes digitales de fondo de ojo se está convirtiendo en una herramienta importante en la actualidad. La relación entre el tamaño de la copa óptica y el disco óptico, también conocida como relación copa / disco (CDR), es uno de los indicadores clínicos importantes del glaucoma, y actualmente se determina manualmente por oftalmólogos capacitados, lo que limita su potencial en el cribado masivo para la detección temprana. El presente trabajo surge con la motivación de desarrollar un método computacionalmente eficiente para detectar el glaucoma calculando el CDR haciendo uso del procesamiento digital de imágenes. Como resultado se obtiene un 69, 64% de exactitud para el diagnóstico del glaucoma en un subconjunto de 56 imágenes escogidas de la base de datos original. El método propuesto presenta un desempeño superior en imágenes de pacientes enfermos, con un 82,5% de acierto, mientras que en imágenes de pacientes sanos obtiene una tasa de éxito discreta de solo un 37,5%.